填充运行和掩模运行。替换地，造影剂注射也在大动脉中，即在接近肾动脉的 分叉（Abgang)处进行，并且三维数字减影血管造影的图像包括两个肾脏和两个相关的肾 动脉。该实施具有如下优点，即，对于按照本发明的方法的方法步骤采集两个肾脏。
[0015] 在按照本发明的方法的第一方法步骤中，确定实质性血容量，英文Parenchymal blood volume，PBV。实质在医学中被理解为执行特定的功能的并且大多被支撑组织亦即载 体或支架组织包围的组织，也称为实质组织。结合肾脏，实质是指通过肾脏的特殊功能细胞 (在此是肾元）形成的组织。在实质性血容量中考虑来自于三维数字减影血管造影的填充 运行和掩模运行的图像的减影。可以考虑，通过来自于填充运行和掩模运行的图像的对数 灰度值的差来确定实质性血容量：
[0016] PBV =填充运行-掩模运行。
[0017] 进一步确定动脉输入函数，也称为arterielle Inputfunktion，AIF。动脉输入函 数表示肾动脉的平均灰度值，或平均对数灰度值。进一步利用动脉输入函数使实质性血容 量归一化。可以考虑，例如颜色编码地在显示部件上，例如在计算机显示器上显示归一化的 实质性血容量。实质性血容量关于动脉输入函数（AIF)的归一化具有如下优点，即，归一化 的实质血的显示和值基本上独立于造影剂协议，也就是独立于注射位置、密度、稀释、流速 率等，并且由此基本上仅取决于肾脏的灌注或血量。
[0018] 在按照本发明的方法的第二方法步骤中，在三维数字减影血管造影的图像中分割 肾脏。分割是数字图像处理和所谓的机器视觉的子学科。在专业文献中已知多种用于分割 的方法，也就是用于根据特定的均匀性标准通过综合相邻的像素（空间上通过综合相邻的 体素）产生内容上相关的区域。例如是面向像素、边缘和区域的方法。进一步已知基于模 型的方法，在该方法中假定对象的特定形状，以及基于纹理的方法，在该方法中也可以考虑 对象的内部均匀的结构。从所分割的肾脏的图像中确定平均的、归一化的实质性血容量值， 还以X a表示。进一步确定肾脏的实质性血容量的总值，还以Xb表示，其中在实质性血容量 的总值的确定中考虑所分割的肾脏的归一化的实质性血容量值。
[0019] 在按照本发明的方法的第三方法步骤中，接收平均的归一化的实质性血容量标准 值，还以Χ Α，Ν_表示，和/或实质性血容量的总标准值，还以X B，N_表示。然后确定肾脏的至 少一个损伤特征值，其中在第一损伤特征值（还以y A表示）中考虑平均的归一化的实质性 血容量值χΑ和平均的归一化的实质性血容量标准值X Α?Ν_，和/或其中在第二损伤特征值 (还以yB表示）中考虑实质性血容量的总值X Β和实质性血容量的总标准值X B，Nmi。
[0020] 在按照本发明的方法的第四方法步骤中，输出肾脏的至少一个损伤特征值，y^/ 或yB。输出例如可以作为数值或颜色编码地在显示部件上，例如计算机显示器上进行。
[0021] 优选的实施在于，肾脏的第一损伤特征值是平均的归一化的实质性血容量值与平 均的归一化的实质性血容量标准值的按百分比的偏差，和/或肾脏的第二损伤特征值是实 质性血容量的总值与实质性血容量的总标准值的按百分比的偏差。
[0022] 这意味着，在该实施中将损伤特征值（其也可以解释为肾脏的损伤程度）74或y B 计算为标准值与相应的所确定的值的按百分比的偏差，也就是
[0023] yA= l-(xA/xA N〇J 或
[0024] yB= l-(xB/xB，NorJ。
[0025] 另一个优选的实施在于，在动脉输入函数的确定中考虑实质性血容量的直方图。
[0026] 在该实施中，通过实质性血容量的直方图分析确定动脉输入函数，该动脉输入函 数表示肾动脉的平均灰度值或平均对数灰度值。
[0027] 除了借助直方图分析来确定动脉输入函数之外，在优选的实施方式中在动脉输入 函数的确定中还可以考虑如下方法步骤：
[0028] S11)接收所分割的3D数据组，其包括所分割的肾脏和所分割的肾动脉；
[0029] S12)将实质性血容量与所分割的3D数据组非刚性地3D/3D配准；
[0030] S13)从实质性血容量中提取肾动脉；
[0031] S14)通过对实质性血容量的所提取的肾动脉的所有图像点的灰度值求平均值来 确定动脉输入函数；
[0032] 因为例如在现代医学成像装置中，诸如计算机断层造影设备、磁共振设备或C形 臂设备，器官和血管的分割通常作为函数提供，所以有利地可以在第一子方法步骤中援用 已经分割的3D数据组，其包括分割的肾脏和分割的肾动脉。然后其例如在第一子方法步骤 中由成像装置所接收，也就是例如传输到计算和控制部件的存储器中。
[0033] 在第二子方法步骤中，进行实质性血容量与所分割的3D数据组的非刚性的3D/3D 配准。配准、图像配准或图像融合在数字图像处理中被理解为如下过程，在该过程中使相同 或至少类似的场景的两个或多个图像尽可能最好地彼此一致。在此，通常将一个图像定义 为参考图像，将其它图像称为对象图像。为了将对象图像与参考图像最优地匹配，确定补偿 变换。当待配准的图像是从不同的位置，在不同的时间点或利用不同的成像装置拍摄的时， 其可能彼此不同。图像配准方法尤其在医学图像处理中是常见的，用于将利用不同的成像 方法或模态拍摄的图像彼此补偿。在此可以在刚性或硬性的配准方法与非刚性或灵活的配 准方法之间进行区分。在两个图像之间的复杂的局部失真的情况下，借助弹性模型提供配 准。在此，大多迭代地通过能量函数的最小化来进行配准。用于3D图像的配准算法是已知 的数字图像处理方法。
[0034] 在第三子方法步骤中，从实质性血容量中提取肾动脉。因为从所分割的3D数字组 中已知肾脏和特别是肾动脉的位置并且其通过配准过程被传输到实质性血容量，所以可以 从实质性血容量中提取或确定肾动脉。
[0035] 在第四子方法步骤中，通过对实质性血容量的所提取的肾动脉的所有图像点的灰 度值求平均值来确定动脉输入函数。图像点在该情况下被理解为空间图像点或体素。
[0036] 在最后描述的实施方式的扩展中，特别的优点在于，在第二方法步骤的对肾脏的 分割中考虑在第一子方法步骤中接收的、所分割的3D数据组（其包括所分割的肾脏和所分 割的肾动脉）和在第二子方法步骤中执行的实质性血容量与所分割的3D数据组的非刚性 的3D/3D配准。因为从所接收的、所分割的3D数据组中已知肾脏和肾动脉的位置并且其通 过配准过程被传输到实质性血容量，所以可以从实质性血容量中提取或确定肾脏。也就是， 在此提供协同效果，其例如能够实现更快的数据处理。
[0037] 已经证明是具有优势的是，在实质性血容量的总值的确定中考虑所分割的肾脏的 所有归一化的实质性血容量值的相加。
[0038] 在第二方法步骤中，在分割肾脏并且确定平均的归一化的实质性血容量值之后进 行实质性血容量的总值的确定。其优选地通过所分割的肾脏的所有归一化的实质性血容量 值的相加来计算。
[0039] 优选地，平均的归一化的实质性血容量标准值和/或实质性血容量的总标准值是 健康的检查对象的平均的归一化的实质性血容量标准值和/或实质性血容量的总标准值。
[0040] 如所描述的那样，在第三方法步骤中接收平均的归一化的实质性血容量标准值 XA，N。?和/或实质性血容量的总标准值XB，IW在肾脏的至少一个损伤特征值的确定中考虑 其。在优选的实施方式中，肾脏的第一损伤特征值是平均的归一化的实质性血容量值